数学与应用数学金融分析数据分析师实习报告

数学与应用数学金融分析数据分析师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在金融分析数据分析师岗位实习，负责处理公司股票交易数据及市场分析报告。通过运用Python和R语言进行数据清洗，完成日均5000条交易数据的清洗与标准化，提升数据准确率至99.2%。利用SQL从数据库提取历史财务数据，构建了包含10个指标的股票风险评估模型，模型预测准确率达85.7%。在实习期间，运用Tableau制作可视化报告，将复杂数据转化为直观图表，帮助团队高效解读市场趋势。通过实践掌握了金融数据分析全流程操作方法，包括数据清洗、模型构建及可视化呈现，形成了一套可复用的数据分析方法论。

二、实习内容及过程

1实习目的

我去那家机构实习，就是想看看自己学的数学建模、数据分析啥的，能不能在实际金融领域用得上。想体验一下真实的职场环境，知道数据分析师具体是干啥的，顺便积累点项目经验，为以后找工作铺路。

2实习单位简介

我实习的单位，主营业务是做金融数据分析服务的，客户主要是些中小型投资机构。他们靠给客户做市场趋势预测、风险评估这些服务吃饭。技术团队不大，但挺重视数据分析这块，用的工具和流程都挺新。

3实习内容与过程

刚去那会儿，主要是熟悉环境，看他们用的数据平台和工具。我负责的数据量不算特别大，但挺杂的，有股票交易数据、宏观经济指标、还有行业财报。我每天早上起来，第一件事就是下载数据，然后用Python把乱七八糟的格式整理成统一的CSV文件。有时候数据里会有不少脏数据，比如缺失值、异常值，我得手动一个个查，挺费劲的。

中间参与了他们一个项目，是帮客户做股票风险评估。他们之前用的模型比较老，准确率不高。我琢磨了一下，用了Lasso回归和随机森林，把特征从原来的20多个压缩到10个，然后用历史数据训练模型。过程挺曲折的，调参数调了好几遍，最后模型预测准确率从78%提升到了85.7%，老板还挺满意的。

我还帮忙做了几个可视化报告，用Tableau把那些枯燥的K线图、波动率曲线变得直观点。一开始做这些挺别扭的，后来慢慢熟练了，发现能把复杂的东西用图展示出来，挺有意思的。

4实习成果与收获

这8周里，我最大的收获就是知道了自己到底擅长啥，不擅长啥。比如我发现自己对统计建模挺有感觉，但写报告这块有点弱。实习期间，我独立完成了3个数据分析项目，每个项目都从数据清洗到模型建立再到可视化报告全流程走了一遍。这些项目现在都放在我的作品集里，感觉简历都亮瞎眼了。

我还学会了几个新东西，比如如何用交叉验证避免过拟合，怎么选特征避免多重共线性。这些都是在实际操作中悟出来的，比看书本上强多了。最大的启发是，做金融分析光会算法没用，还得懂业务，知道数据背后的含义。

5问题与建议

实习期间也发现了一些问题。比如他们数据管理有点乱，有些数据源接口不稳定，导致我有时候下载数据要等半天。还有培训这块，给的资料太少了，很多工具都是让我自己摸索，有点费时间。

我建议他们可以考虑搞个内部知识库，把常用的SQL脚本、模型代码都整理好，新来的实习生也能快速上手。另外可以多搞点案例分享会，让老员工讲讲以前踩过的坑，效率可能会更高。我也有点建议，就是希望岗位能更明确点，我现在做的东西有点像杂工，要是能更专注于数据分析本身就好了。

三、总结与体会

1实习价值闭环

这8周，从2023年7月1日到8月31日，感觉像是把大学里学的那堆数学模型、编程技巧，真正用到了刀刃上。刚去的时候，对着真实的金融市场数据，说实话有点懵，不知道从哪儿下手。但慢慢地，通过处理日均5000条左右的股票交易数据，清洗、分析，最后用Tableau做出能被人看懂的图表，那种成就感挺强的。我做的那个股票风险评估模型，虽然最终准确率也就85.7%，但我是从最初的78%一点点调上来的，用了Lasso回归筛选特征，这个过程让我深刻理解了特征工程的重要性。感觉自己当初花在统计学习、编程练习上的时间，没有白费，真正形成了“学习-实践-验证”这样一个闭环。

2职业规划联结

这次实习让我更清楚地知道自己未来想干嘛。以前可能觉得数据分析师就是个敲代码的，现在明白不是那么回事。要做金融分析，得懂市场，还得会跟人沟通，把复杂的东西说简单。这段经历坚定了我往这个方向走的决心。接下来打算深挖一下时间序列分析这块，感觉在金融市场特别有用。之前学的Python和R还够用，但深度不够，得系统学学机器学习在金融风控里的应用，可能明年会去考个CFA，把金融知识补一补，感觉这样才更有竞争力。

3行业趋势展望

在实习过程中，能感觉到这个行业对数据分析能力要求越来越高。以前可能只需要做点基础报表，现在客户都希望得到更深入的洞察，比如波动率预测、行业轮动分析这些。这让我看到，单纯会跑数据不够用了，还得懂点金融逻辑，甚至得会用一些像GARCH、随机森林这些更高级的模型。感觉未来几年，能用数据解决实际金融问题的复合型人才会特别抢手。这也提醒我，大学里学的知识只是基础，真正的学习还得在工作中不断积累，得跟上行业的发展。

4心态转变与未来行动

最明显的变化还是心态吧。以前做作业，错了就错了，影响不大。现在处理的数据，关系到客户的钱，那压力可就大了。得反复检查，确保每个步骤都靠谱，那种责任感完全不一样。抗压能力也强了不少，以前遇到难题可能就找老师，现在会先自己查资料、试方案，实在不行再跟同事请教。这种独立解决问题的能力，我觉得比单纯会做题更重要。接下来，我会把实习中遇到的问题和学到的经验，都整理成笔记，特别是那个Lasso回归调参的过程，以后遇到类似问题就能快速上手。感觉这次实习就像给我上了堂生动的职场课，虽然有点累，但收获巨大。

四、致谢

感谢实习期间给予指导的导师，在数据分析